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최수용,옹성환,유철우,홍대식,Choi, Soo-Yong,Ong, Sung-Hwan,You, Cheol-Woo,Hong, Dae-Sik 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.1
본 논문에서는 기존의 신경망 등화기의 비트 오류 확률 관점에서의 성능 향상을 위해 이차 시그모이드 함수를 활성 함수로 이용한 이차 시그모의 신경망 등화기를 제안한다. 비선형 왜곡을 보정하기 위해 사용되어온 기존의 신경망 등화기들은 일반적으로 활성 함수로서 시그모이드 함수를 이용한다. 기존의 시그모이드 함수를 이용한 신경망 등화기의 경우 하나의 뉴론은 한 개의 선형적인 경계 면을 형성한다. 따라서 복잡한 경계 면을 형성하기 위해 많은 수의 뉴론이 필요하게 된다. 하지만 제안하는 신경망을 등화기에서는 한 뉴론이 평행한 두 개의 직선을 가지고 평면 영역을 분할하기 때문에 보다 간단한 구조로 비트 오류 확률 관점에서 우수한 성능을 얻을 수 있다. 제안한 이차 시그모이드 신경망 결정궤한 등화기를 통신 환경 및 디지털 자기기록 시스템에 적용하였을 때, 기존의 결정궤환 등화기와 신경망 결정궤한 등화기에 비해 같은 비트 오류 확률 관점에서 신호 대 잡음비가 1.5dB~8.3dB 정도의 성능향상을 보인다. 특히 심벌간의 간섭이 심하거나, 비선형성이 강한 환경에서 기존의 일반적인 결정궤한 등화기와 신경망 결정궤한 등화기에 비하여 비트 오류 확률 관점에서 두드러진 신호 대 잡음비의 성능 이득을 보인다. In this paper, a quadratic sigmoid neural equalizer(QSNE) is proposed to improve the performance of conventional neural equalizer in terms of bit error probability by using a quadratic sigmoid function as the activation function of neural networks. Conventional neural equalizers which have been used to compensate for nonlinear distortions adopt the sigmoid function. In the case of sigmoid neural equalizer, each neuron has one linear decision boundary. So many neurons are required when the neural equalizer has to separate complicated structure. But in case of the proposed QSNF and quadratic sigmoid neural decision feedback equalizer(QSNDFE), each neuron separates decision region with two parallel lines. Therefore, QSNE and QSNDFE have better performance and simpler structure than the conventional neural equalizers in terms of bit error probability. When the proposed QSNDFE is applied to communication systems and digital magnetic recording systems, it is an improvement of approximately 1.5dB~8.3dB in signal to moise ratio(SNR) over the conventional decision feedback equalizer(DEF) and neural decision feedback equalizer(NDFE). As intersymbol interference(ISI) and nonlinear distortions become severer, QSNDFE shows astounding SNR shows astounding SNR performance gain over the conventional equalizers in the same bit error probability.
부분 삭제 모델로 나타난 비선형 자기기록 채널에서의 신경망 등화기법
최수용,옹성환,유철우,홍대식,Choi, Soo-Yong,Ong, Sung-Hwan,You, Cheol-Woo,Hong, Dae-Sik 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, S Vol.s35 No.12
디지털 자기기록 장치에서의 용량의 증가는 필연적으로 심각한 인접 심벌간의 간섭 (Intersymbol interference : ISI)과 비선형 왜곡현사을 겪게된다. 본 논문에서는 디지털 자기기록 채널의 심각한 심벌간의 간섭과 비선형 왜곡현상을 보상해 주기 위한 방법으로 신경망을 이용한 등화기를 부분 삭제 모델로 나타난 자기기록 채널에 적용하였다. 신경망을 이용한 결정궤환 등화기 (Neural Decision Feedback Equalizer : NDFE)와 일반적인 결정궤환 등화기 (Decision Feedback Equalizer : DFE)간의 성능을 컴퓨터를 이용한 모의 실험을 통해 비교하였다. 실험 결과, 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 기존의 결정궤환 등화기보다 디지털 자기기록 장치에서 기록 밀도가 증가함에 따라 같은 신호 대 잡음비 (Signal-to-Noise Ratio : SNR)에서 우수한 비트 오류 확률 (bit error probability or bit error ratio : BER) 성능을 보였다.. 또한 같은 밀도의 경우에도 비선형 왜곡 현상이 강할수록 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 보다 안정적이며 우수한 성능을 보였다. The increase in the capacity of the digital magnetic recording systems inevitably causes severe intersymbol interference (ISI) and nonlinear distortions in the digital magnetic recording channel. In this paper, to cope with severe ISI and nonlinear distortions a neural decision feedback equalizer (NDFE) is applied to the digital magnetic recording channel - partial erasure channel model. In the performance comparison of bit error probability (or bit error ratio : BER) between the NDFE and the conventional decision feedback equalizer (DFE) via computer simulations. It has been found that as nonlinear distortions increase the NDFE has more SNR (SIgnal-to-Noise Ratio) advantage over the conventional DFE. In addition, in spite of the same recording density, as nonlinear distortions are increased, NDFE has the better performance of BER and the greater stability over conventional DFE.
DVD-ROM 시스템에 적용한 신경망 등화기에 관한 성능
이경구,최수용,옹성환,유철우,홍대식,Lee, Kyung-Goo,Choi, Soo-Yong,Ong, Sung-Hwan,You, Cheol-Woo,Hong, Dae-Sik 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, S Vol.s35 No.10
차세대 저장매체로서 이미 그 규격이 확정된 재생 전용 디지털 다기능 디스크 시스템에 등화기를 적용하여 그 성능을 분석한다. 재생 전용 디지털 다기능 디스크 시스템에서는 정보 기록 시에 비선형 왜곡현상을 유발할 수 있으므로 이의 보상을 위해 비선형 입출력 사상능력이 뛰어나다고 알려져 있는 신경망 등화기를 적용한다. 또한, 결정궤환 구조의 등화기는 변조부호와 결합하여 사용하면 성능 개선을 보장할 수 없다는 것을 확인하기 위한 실험을 한다. 두 종류의 시스템에 대한 등화 실험으로 신경망을 이용한 등화기가 기존의 등화기에 비해 더 좋은 등화성능을 보이며 이는 채널의 비선형성이 증가할수록 확연해지는 결과를 얻었다. 또한, 랜덤한 데이터열의 간섭 보상에는 결정궤환 구조의 등화기가 우수한 성능을 보이지만 변조 부호화된 데이터열의 간섭 보상에는 결정궤환이 없는 구조와 비교하여 성능 개선이 없다는 결과를 얻었다. Several equalizers are applied to the DVD-ROM(Digital Versatile Disc-Read Only Memory) system. Because imperfect writing process may cause nonlinear distortion in the reply signal, neural equalizers which have strong nonlinear mapping capability are applied to the system to compensate the nonlinear distortion. Experimental results to verify that the combination of decision-feedback type equalizers and modulation code is formidable are also given. The experimental results shwo that the SNR gain of the neural equalizers over the conventional equalizers becomes much as the nonlinearity in the channel increases. Furthermore, the decision-feedback type equalizers outperform the equalizers which have no decision-feedback in eliminating ISI(Intersymbol Interference) of random data sequence but there is no performance gain of the decision-feedback type equalizers over the equalizers without decision-feedback when these are applied to compensate the ISI of modulation-encoded data sequence.